2025年军工行业专题研究：AI+军工，寻找中国的Palantir

1. 智能化战争序幕已然拉开，军工 AI 已成强国战略新高地

2023 年以来，以 ChatGPT、Deepseek 为代表的基于大模型的新一轮人工智能革命席卷 全球，大模型在自然语言处理、文字/图片等内容生成、大数据处理、药物开发等诸多行 业应用中展现出其巨大的潜力，已然成为引领世界科技和经济发展的主力军。在世界各 国快速围绕着人工智能进行多维度的产业布局，全球科技投入巨资新建 AI 数据中心招揽 AI 人才的同时，国防军工也在人工智能浪潮的推动下产生广泛而深远的变革。 俄乌冲突被称为（“人工智能第一战”，人工智能从情报、作战指挥、武器装备等多个维度 深度介入战场，展现出其颠覆性的战斗力，对全球国防工业和战争形态产生冲击。以 Palantir 为代表的军事人工智能企业，快速走向前台，市值超过传统武器承包商波音和洛 克希德·马丁，深受资本追捧。人工智能带来的世界科技浪潮势不可挡，国防产业乃至 战争也将在人工智能浪潮的推动下进入智能化新时代。

1.1 俄乌冲突打响现代智能化战争第一战，AI 将重塑未来战争

科学技术快速更迭，不断推动着国防军事变革。回顾人类战争史，科学技术的进步深刻 影响着战争制胜的机理和法则，催生了战争形态的演变和质变。人类经历了数百万年的 石器时代战争，数千年的冷兵器战争，数百年的热兵器战争，近百年的机械化战争，而 进入 20 世纪后，仅百余年时间则经历了热核时代、信息化时代。科技的迭代速度越来越 快，强度越来越大，科技主导的作用越来越强。

人工智能是影响未来国防军事的首要通用型技术，或将彻底改变战争。进入二十一世纪， 信息、网络、新能源、新材料等前沿和基础学科技术飞速发展，学科交叉融合又不断催 生变革性创新，这些技术发展对未来战争产生着不同程度的影响，而人工智能是众多新 兴技术中极具战略性和全局性。相对于专用技术在某个特定领域产生局部影响，人工智 能作为一种通用技术，技术影响路径广泛、深层次且持续，将在指挥、通信、情报等各 领域发挥作用，而不仅仅是自动化武器和无人系统平台。吴明曦在《智能化战争-AI 军事 畅想》中，将人工智能列于影响未来 30 年军事安全的战略前沿技术体系中的首位，并指 出人工智能直接影响和可能参与所有技术领域。

人工智能加速智能化战争时代的到来。人工智能正被称为是继火药和核武器后的第三次 军事革命，将使战争产生更大、更广的变革，这种剧烈的、跨越式的变革将颠覆现有的 战争形态，AI 在一场总体战争中介入的可能性几乎是无限的。吴明曦在《智能化战争-AI 军事畅想》提到，以人工智能为核心的智能科技快速发展，正加速智能化战争时代的到 来，预计到 21 世纪中叶，战争将由目前的“核威慑下的信息化战争”向核常威慑下全域 的智能化战争，并且提出智能化战争的九大形态质变与九种典型特征，分别表现为：AI 主导的制胜机理、虚拟空间的作用上升、无人化为主的作战样式、多域融合与跨域攻防、 人与 AI 混合决策、非线性放大与快速收敛、人机共生的人装关系、可进化的作战系统、 智能设计与制造，呈现出“高阶、多维、自主、快速、涌现、泛在、进化、简捷、风险” 的特征。

人工智能第一战打响，初入战场锋芒毕露，俄乌战场已成军工 AI 超级试验场。2024 年 2 月，美国时代周刊封面文章将延宕两年的俄乌冲突称为“第一场人工智能 AI）战争”， 并指出美国科技巨头已经深入介入俄乌战场。Palantir CEO卡普在俄乌战争爆发后不久， 就亲赴乌克兰与总统泽连斯基会面，深入探讨合作，Palantir 的软件在国防部、经济部和 教育部等六个政府机构使用其产品；其软件使用人工智能分析卫星图像、开源数据、无 人机镜头和地面报告，为指挥官提供作战选择；美国面部识别公司 Clearview AI 向 1500 名乌克兰官员提供工具，用来识别乌克兰领土上的 23 万名俄军士兵；微软、亚马逊和 google 也不同程度参与着这场战争。央视军事报道称，不完全统计，美国有超过 20 家 人工智能公司，数百件产品，在乌克兰战场测试，科技巨头已将乌克兰变成 AI 战争实验 室。 俄乌冲突智能化作战主要体现在战略欺骗与认知对抗、分布式精确打击与智能弹药、无 人机侦察攻击与 OODA 快速闭环、精准斩首行动、北约后台“云+AI”支持、“派单式” 作战与数字战争、“线上侦察与线下打击”，尤其是在情报侦查等方面。如 Palantir 公司 的 Meta Constellation 系统将战场变成透明，炮兵反应速度达到分钟级别；Primer 软件 对于俄高官斩首行动有重要贡献。

1.2 大国争相布局军工 AI，抢夺未来战争制智权

在智能化战争时代，制智权将超越制陆权、制海权、制空权、制天权以及制信息权，成 为未来战争的核心制权，而人工智能则是获取制智权的重中之重。世界大国高度重视人 工智能在国防军事中的作用，从法律法规、国防及军队组织建制、国防科研经费等多维 度积极布局，加速推动人工智能军事化，力争在 AI 带来的军事革命中占据领先地位。 美国加速迈向智能化战争时代。美国的人工智能产业全球首屈一指，在 AI 算法、AI 大 模型、AI 芯片等领域拥有诸多世界一流的顶尖企业，在民用领域主导着全球人工智能产 业的发展。在人工智能国防军事化领域，美国也有着超前的布局，Maven 计划已经从实 验室走向实战，美军正加速从信息化战争迈向智能化战争。

总体上看，美国军方在推动人工智能军事化是立体化、多元化、持续性的，从顶层的战 略规划、到军队组织构架调整，再到具体的人工智能赋能的具体武器装备及系统研发层 面，都有着广泛的布局。美国防部高度重视人工智能在国防军事的应用，早在 2018 年就 发布《国防部人工智能战略》，并持续在 AI 军事化领域投入大批经费以探索人工智能与 国防军事结合的可能。2021.7.13，美国防部长在“全球新兴技术峰会”上透露，美国防 部正在开发 600 多项人工智能项目，人工智能是有史以来规模最大、最重要的技术优先 项之一。

美军 AI 旗舰项目“梅文（ Maven）计划”已经投入实战，在目标等领域发挥了卓越贡 献。梅文计划启动与 2017 年，是美国防部人工智能技术应用的重点项目，开发初期旨在 利用机器学习和市场上现有的相关技术产品，开发能够“自动识别潜在目标”的作战工 具，远期目标则是通过算法构建一个识别战场人员和装备的系统。亚历山大·季莫欣在 《人工智能重塑未来战争》指出，“梅文计划”已经在乌克兰战场测试，在图像处理、目 标识别等领域效率大幅提高。在战争第一阶段的卫星图像区域分析中，“梅文”系统仅用 12 个小时就完成了过去使用真人数月才能完成的任务，随着战争的推进和（“梅文”系统 也在进化，现在完成上述任务的时间仅是一分多钟。

科技巨头深度参与 AI 国防军事化，加速拥抱国防军工市场，军民协同趋势加强。在深 度学习、大模型等尖端人工智能领域，Google、OpenAI 等科技巨头相比传统国防军工产 业，拥有更为顶尖的算法和人才，其参与 AI 军事化的趋势在加速。Palantir 是美国防部 Maven 项目的主要承接单位，亚马逊、微软等企业也是主要贡献者这一；人工智能新晋 巨头 Open AI 的 Sora 模型已经被美国陆军选择，用于战场模拟训练，该模型可快速构 建用于演习和作战复盘的虚拟环境，Scale AI 也与美国国防部合作开发“大语言模型评 估测试方法”，以便在人工智能技术安全标准和政策尚未成型的背景下，确定特定模型的 基准性能，解决人工智能技术应用中出现的各类问题。 与此同时，科技巨头关于人工智能军事化的态度也在发生转变，AI 军事化的节奏或进一 步加速。2024 年 1 月，OpenAI 删除了禁止其技术被用于军事用途的条款；2025 年 2 月，谷歌公司在 2018 年制定的（“限制其 AI 技术用于军事用途”的原则也被删除，这一 巨大转变标志着谷歌的人工智能技术将不可避免的进入国防军工市场。OpenAI、Google 为代表的科技巨头在 AI 军事化这一重大原则上的转变，也预示着掌握顶尖人工智能技术 科技巨头正在加速全面拥抱国防军工市场。

俄、印等大国高度重视并战略布局国防人工智能。 俄罗斯重视军事技术发展有较为久远的历史，近年来由于美国威胁、北约东扩，以及为 提升作战效能和维护大国地位等多重原因，俄罗斯在国防信息化和人工智能运用方面不 断投入发展。 俄罗斯政府和军方在国防信息化和人工智能布局上呈现了战略优先、顶层设计、政策保 障的特点，2017 年出台的《2018-2025 年国家武器装备计划》作为俄罗斯现代国防的核 心文件，正确预测了未来战争的变化局面，强调了智能化、信息化技术的应用；2019 年 颁布的《2030 年前人工智能发展国家战略》作为俄罗斯在 AI 领域的顶层设计文件，明 确规划了未来 AI 技术的研究、开发和应用。俄乌战争爆发以来，俄军智能化为军队指挥 控制系统升级改造，AI 更好地配合作战行动，为实现海量作战数据处理分析，精准打击 等工作做出了巨大贡献。 印度、法国等世界主要军事大国在国防人工智能领域也高度重视并有相应布局。

1.3 “AI+军工”已诞生新一批军工科技巨头

1.3.1 Palantir：21 世纪的人工智能军火商

智能化战争下的 AI 软件防务巨头。Palantir 是美国硅谷的一家以大数据分析和人工智能 技术为政府和企业提供服务的科技公司，主要产品有 AIP、Foundry、Gotham、Apollo 四 大平台，广泛应用于国防军工、政府管理、健康医疗、金融、能源及石油化工领域。公 司成立于 2003 年，由硅谷著名企业家和风险投资人彼得·蒂尔 Peter Thiel）及好友亚 历克斯·卡普 Alex Karp）创办，公司成立早期获得美国中情局 CIA 旗下投资机构 InQ-Tel 投资，客户逐步从 CIA 扩展到美国国防部、联邦调查局等众多政府部门，随后拓 展商业客户进入医疗、金融、工业等领域。Palantir 在大数据和情报分析领域成果斐然， 曾协助捕获本·拉登，也是 2018 年作为美军人工智能旗舰项目 Maven 计划的主要承包 单位。2022 年俄乌战争爆发以来，Palantir 深度介入战争，为乌克军队及多个政府机构 提供服务，在情报分析、指挥决策等多个领域展现出人工智能的巨大优势。Palantir 在俄 乌战争大放光彩的同时，其在资本市场也变得炙手可热，市值已经赶超传统防务承包商 洛克希德·马丁和波音等企业，Palantir 有望成为人工智能战场时代的 AI 软件防务巨头。 公司主力产品分别为 AIP、Foundry、Gotham、Apollo 四大平台，Palantir 强调其产品能 为重要的政府和企业客户提供实时的、AI 驱动的决策支持。公司产品本身不区分下游行 业，而是提供不同能力的产品平台，可根据下游需求进行定制化的组合和开发，其中 Gotham 和 AIP 两大平台在情报分析以及作战指挥决策领域发挥着重要作用。

2018-2024 年，公司业务快速增长，营业收入从 5.95 亿美元增长至 28.66 亿美元，复合 增长率为 29.96%；公司收入来自于政府业务和商业客户两大部分，2020 政府业务大幅 增长 +76.30%），业务占比超过商业客户，截止 2023 年报，政府业务占比一直保持在 50%以上，两项业务均保持着稳定的增长态势。

深度参与俄乌冲突，人工智能军事应用潜力凸显，市值快速超越传统国防军工巨头。2002 年初，在俄乌战争起始阶段 Palantir 便介入，同年六月 CEO 卡普到访乌克兰与泽连斯基 会面深度探讨合作，卡普也成为首位会见乌总统的西方大型科技公司 CEO。Palantir 的 太空 AI 技术为乌克兰军队提供了一个全方位、实时、智能的战场指挥系统，大大提高了 乌克兰军队的作战效率和胜算。Palantir 向乌军方提供的 Meta Constellation 系统，大量 使用商业卫星、热传感器、侦查无人机和间谍收集的敌情信息，并使用人工智能技术进 行分析处理，乌军官表示此系统使得地面指挥官每天可以精确定位多达 300 个俄军目标。 随着 Palantir 的数据分析及人工智能产品在防务和其他领域的应用不断打开，其在资本 市场同样炙手可热。俄乌冲突开始 2022.2.24）至 2024.02.21，公司股价涨幅超 870%， 区间内股价最高上涨超 20 倍，市值最高达 2922.78 亿美金，超过 GE 航空航天、波音、 洛克希德·马丁、雷神等传统国防军工巨头，登顶美国军工企业市值排行榜，成为美国 市值最高的军工企业。

Palantir 产品在乌克兰战争展现出颠覆性的革命，展现了人工智能技术在智能化战争时 代带来了冲击和无限可能，美国军方与包括 Palantir 在内的人工智能防务供应商的合作 也越来越多，2024 年 Palantir 拿下包括美国陆军、美国特种作战司令部、美国国防信息 系统局在内的多个军方机构，总计约 12 亿美元的合同。

AI 深度赋能，产品线向 AI 赋能的软硬一体化产品延伸。在国防军事领域，Gotham 是 Palantir 最早开发和应用的产品，主要是为国防、反恐、警务等领域提供情报分析和决策 辅助服务，随着 Foundry、AIP 产品线的逐步完善，以及人工智能的快速发展，公司不断 拓展其防务领域的服务能力，快速推出基于 AIP 融合最新大模型技术的智能化情报分析、 指挥控制软件。 AIP 是 Palantir 在 2023 年推出的人工智能平台，能与公司现有的数据分析生态系统全面 集成，快速将诸如 OpenAI 的 GPT-4 或者是其他公司的大模型快速集成部署，快速实现 应用部署，被全球超过 100 个组织大规模使用。在国防军工领域，AIP 平台释放了大语 言模型和尖端 AI 系统的能力，为指挥官提供详细的战场信息和完善的行动选项，优化决 策流程，缩短决策时间。AIP 通过三大核心支柱使得 AI 在极其敏感的军事领域应用得以 实现：1、AIP 支持在任何网络中部署大语言模型和 AI 系统，无论是机密网络还是战术边缘设 备，AIP 将高度机密的情报数据联系起来快速构建实时图景； 2、AIP 允许自定义安全功能，管理 AI 模型，控制数据对 AI 模型的可见性，以及 AI 能 力的边界范围； 3、AIP 在人工智能模型的控制、管理、信任方面有着行业领先的防护措施。

公司围绕数据和人工智能领域构筑的核心能力打造出系列化的软件定义防务软硬一体化 产品，如 Skykit、TITAN。Skykit 是 Palantir 推出的边缘 AI 情报套件，配备了 Starlink 卫 星通信终端，小型无人机、预装 Palantir 软件的强化军用计算机，结合“元星座”和 AIP 的能力，让用户在任意地方快速进行数据处理和情报分析。TITAN（ 泰坦）是 Palantir 为 陆军开发的首款人工智能地面站，它通过人工智能和机器学习实现深度感知，也是美国 陆军历上首个由软件公司开发的软件定义硬件项目。

1.3.2 Anduril：面向智能化战争的国防新创承包商

Anduril 专注于开发先进 AI 和自动化技术，以增强国家安全和国防能力。公司成立于 2017 年，由前 Oculus VR 创始人 Palmer Luckey 与两位 Palantir 早期成员 Trae Stephens 以及 Brian Schimpf 共同创立。公司致力于利用人工智能和自动化技术，为美国国防部及 其他政府机构提供创新解决方案。目前公司已经开发出一系列创新性国防产品，包括自 动化监控系统、无人机、传感器网络和人工智能驱动的指挥控制平台等，旨在增强国家 安全和作战能力。

Anduril 客户涵盖美国及其盟军，目前公司支持美国国防部、美国国土安全部、澳大利 亚国防军、英国国防部以及世界其他合作伙伴的活动。公司与美国军方合作密切，公司 自 2017 年初创时期即开始合作，公司为美国海关与边防局提供边境安全技术。2020 年 公司成为美国空军先进作战管理系统 ABMS）的供应商之一。2021 年 2 月，《泰晤士报》 报道，英国皇家海军陆战队正在测试 Anduril 的 Ghost 无人机，用于为前线提供目标视 频。2022 年 5 月，Anduril 宣布澳大利亚皇家海军签署了一份价值 1 亿美元的合同，用 于开发和建造三艘超大型自主水下航行器(XL-AUV)。

Anduril 收入持续快速增长，2024 年实现翻倍增长。根据 SACRA 信息，Anduril 2024 年实现收入翻倍达到 10 亿美元。美国的合同贡献主要来自于特种作战司令部，占比 54.2%。

Anduril 受资本青睐，企业估值或将到达 280 亿美元。Anduril 在创立之初就获得了 Founders Fund 的彼得·蒂尔支持，同属于军事 AI 的 Palantir 也获得了彼得·蒂尔的投 资。Anduril 的估值近年来也在快速增长，根据财联社，Anduril 正在寻求以 280 亿美元 的估值进行融资，约半年前 Anduril 刚刚完成 15 亿美元的 F 轮融资，估值为 140 亿美 元。仅半年时间，公司估值或将翻倍，充分证明了市场对其能力的认可。

Anduril 的产品众多，主要包括：Lattice（ “晶格”）系统、武力防护、空中系统、无人 潜航器和火箭发动机。 1、Lattice（ “晶格”）系统： Anduril 核心产品之一，“晶格”系统采用轻量化设计，能 够无缝集成进各类飞机、车辆和舰船平台，是美军由原来大型、综合性指挥控制平台转 向基于人工智能的低成本指挥控制平台的重要尝试。（“晶格”系列指挥控制平台被设计为 一个简易、可伸缩、可扩展的开放式防务作战系统，利用机器智能来加速杀伤链的闭合。 “晶格”系统利用传感器融合、计算机视觉、边缘计算、机器学习和人工智能等技术来 检测、跟踪和分类作战人员关注的所有目标，具备以下主要能力：支撑大规模多域作战、 支持开放的生态系统、支持强大的任务自主性、具备自动决策优势、综合性的指挥控制 能力。

2、武力防护：分为反无人机系列、反入侵系列和海上反入侵系列。武力防护系统由 Lattice 提供支持的一系列自治系统，可在局部边界提供跨陆、海、空的综合、常驻的资源和安 全。

3、空中系统：包含无人机、巡飞弹等，由“晶格”系统负责任务分配、连接和控制的自 主空中系统，实现各种情报、监视和侦察任务。

4、无人潜航器：最可靠、最灵活的 AUV，专为沿海和深水勘测、检查和 ISR 而设计， 适用于广泛的国防和商业任务集。

2. AI 如何赋能军事与军工产业？

人工智能作为具有极大潜力的通用型技术，对现代战争和国防工业将产生广泛、持续、 颠覆性的变革。技术上，人工智能依托大数据、云计算、物联网、半导体等关联支撑技 术为重点，应用上将加速在情报侦查、指挥控制、智能无人装备、军事仿真训练等领域 渗透，尤其在情报监视与侦查、智能无人装备的应用发展备受关注。 人工智能率已在情报分析侦查领域产生颠覆性的变革。情报分析是人工智能在国防军事 领域应用的先行环节，美军 Maven 项目期初的探索仅是在目标识别领域，但随着 AI 技 术的快速发展以及实战化运用，以及 Palantir、Clearview 等 AI 公司在俄乌战场上大放光 彩，AI 在 ISR 领域产生的变革让世界瞩目。 人工智能将加速智能无人装备落地。俄乌战场带来的另一重大变革是无人装备从辅助装 备向主战装备的转变，俄乌双方都将快速构建巨量无人机产能作为重要战略目标。目前 的无人装备智能化程度低，还停留在有人为主、无人为辅的阶段；人工智能将在无人装 备自主识别、自主决策、自主路径规划、自主协同、集群合作等技术领域带来突破，推 动无人装备向智能装备发展。

2.1 指挥控制：AI 将辅助战场决策

现代战争对指挥控制能力提出了更高的要求，人工智能具备强大的信息搜集、学习能力， 是未来指挥控制发展的必要趋势。现代战争形态智能化色彩日趋浓烈、战场广度和深度 空前扩大，拥有信息优势并及时做出决策的一方将决定战争的结果，目前指挥控制对计 算能力、数据搜集能力以及算法能力的需求正在以指数速度增长，比如美军自“9•11” 事件以来，仅源于无人机和其他监控技术的数据量就增长 16 倍，未来人工智能技术用于 指挥控制领域已经成为不可逆转的趋势。

人工智能在军事指挥控制的应用涉及战场态势感知、作战任务分析、作战行动方案生成、 作战方案计划评估和作战方案执行各个环节。人工智能技术可以辅助指挥员对作战态势 做出快速判断，并评估作战方案计划的执行效果，根据结果快速调整作战方案计划，甚 至生成全新的作战方案计划，以提高作战方案计划的自适应性，涉及进行战略预警、辅 助作战决策、实现一体化作战指挥、进行资源配置和任务管理等多个应用领域，在战争 中将目标识别更加精细、战场预测更加准确、组织指挥更加灵活、目标攻击更加高效。

美国长期布局并处于全球领先位置，我国积极探索并取得一定成果。美军最早将人工智 能技术在军事领域进行长期规划布局，其在指挥控制领域发展领先于其他国家。美军现 有的“深绿”系统、空战模拟系统和指挥官虚拟参谋等项目就是运用机器学习、迁移学 习等人工智能技术，解决对抗条件下态势目标的自主认知、威胁判断和行动建议生成等 问题，在智能化指挥控制领域进行了开创性的探索和实践。近年来中国各科研单位也将 各类人工智能技术应用到指挥决策和控制，2019 年中电科发布国内首个可模拟作战的轻 量级多智能体对抗与训练平台。

未来人工智能在指挥控制应用呈现需求旺盛、持续标准化、军民融合三大趋势。第一， 人工智能在指挥控制应用领域将持续增多，比如美陆军未来司令部概述了 2022~2027 年 感兴趣的 11 个人工智能研究领域，重点是数据分析、自主系统、安全和决策协助。第 二，人工智能技术的运行需要持续稳定的应用环境，因而需要构建类似监管框架或某种 标准化协议的机制，目前美军依托人工智能技术，构建了联合协商、指挥和控制信息交 换数据模型，旨在实现共享指挥和控制信息所需的系统和项目。第三，为了应对海量数 据及复杂的战场态势，美军希望利用苹果公司的 Siri、谷歌助理、亚马逊的 Alexa 和微软 的小娜等产品的成果，处理海量的多源情报信息，为指挥官制定决策提供支持。

2.2 情报、监视和侦查 ISR）：AI 带来军事效率的变革

情报、监视与侦查 ISR）是现代军事行动中至关重要的组成部分，旨在通过收集、分 析和分发战场信息，为指挥官提供决策支持。ISR 系统利用卫星、无人机、雷达、传感 器等多种手段，获取敌方位置、兵力部署、行动意图等关键情报，从而实现对战场态势 的全面掌握。在现代战争中，ISR 的意义尤为突出：它不仅能够帮助军队提前发现威胁、 制定作战计划，还能在战斗中实时调整策略，最大限度地提高作战效率并降低风险。 将人工智能应用于 ISR 中，显著提升了情报获取、分析和应用的效率和速度，大幅提升 现代军事行动的效率。现代战争中战场形势日趋复杂，各类智能化无人系统、智能传感 器遍布整个战场环境，导致现代化军事情报数据具有海量、异构、多维度等特点，导致 情报处理的过程日益复杂。但人本身受限于生理机能的限制，大量有价值的信息不能被 及时发现，无法形成实时、精准的预测。但将人工智能融入，将实现巨大的效率提升： 态势感知能力得到增强、操作将变得更加精确、决策将获得更好的信息支持、战争的速 度将加快。

随着人工智能的快速发展，其在 ISR 领域广泛应用已是大势所趋，美国作为人工智能技 术领先国家，其已在 ISR 领域有众多人工智能项目。美国早在 1990 年代末已开始利用 人工智能技术对数据进行智能化分析和挖掘，其在发现伊拉克核武器计划、印度核试验、 识别恐怖组织成员和活动等方面展现了出色的分析能力。2017 年“梅文”启动后，其对 美军作战效率起到的大幅提升，在俄乌冲突中更是大放异彩。目前，美国已将以人工智 能为代表的新兴技术视为掌握国防战略情报优势和把握战争主动权的科学技术。

海外其他国家在 ISR 领域也均在积极布局人工智能： 1）英国：英国在人工智能技术在公开情报中的应用方面积累了丰富的经验和有效的方 法。2015 年英国政府通信总部启动，RAPTOR（ 快速分析和处理工具）项目 ，以支持反 恐和反极端主义等情报任务。其成功应用包括识别和阻止针对英国的恐怖袭击计划，以 及揭露一些极端组织的网络宣传和招募活动等。其他还有，BAE Systems 公司的 SOCMINT 社交媒体情报）项目和 英国广播公司 BBC）的 Ushahidi 见证者）项目 。 2）俄罗斯：俄罗斯国防部正在研发智能自动指挥系统，该系统能自行进行目标分类、分 析态势和情报共享。 3）日本：提出灵活运用人工智能等先进技术，引进无人化装备，并发展人工智能武器。 4）以色列：以色列军队基于人工智能的面部识别系统已经投入使用，以简化边境安检程 序，并能将采集到的视频图像在全国范围内实时共享。以色列还将人工智能运用到坦克 的车载计算机中，用以辅助乘员分析外部信息，提高作战效率。

2.3 无人装备：AI 赋能装备走向无人化智能化浪潮

1、无人机：AI 技术的关键应用载体。无人机业务范围包括、侦察监视、精确打击、电 子对抗、战场支援等，AI 技术的深度融入将全方位推动无人机实现跨越式发展，成为战 场关键力量。

2、无人船&无人潜航器。采用 AI 的无人船 USV）和无人潜航器 UUV）可在不增加人 力成本的情况下，帮助军队增强防御力。如：美国第 59 特遣部队正在实验的每艘小型 USV 都可以将 IRS 网络延长 30 公里，这意味着对智能无人系统进行有限投资，就可以 显著增强海上态势感知能力。 采用 AI 的无人船 USV）和无人潜航器 UUV）可以替代作战人员执行长期监视、检测 等危险军事任务。目前美海军正利用自主超大型无人潜航器 XLUUV）提升其水雷对抗、 反水面战、反潜战、电子战和打击任务等能力。如，波音的“虎鲸”XLUUV 可实现在作 战区域徘徊、通信、部署有效载荷并返回基地。同时，无人装备的制造成本远低于有人 装备，AI 应用于 USV 和 UUV 将有望大幅降低美海军作战成本。

3、地面无人装备如军用机器人、机器狗等。2024 年珠海航展展出大量地面无人智能 装备得到关注，机器狗具备极强的灵活性与机动性，履带式机器人具备续航久、载重大 等特点，均有望成为未来无人智能作战主力产品。AI 主要从提升感知能力、运动控制 能力、任务执行与交互能力以及学习进化能力等方面来赋能地面无人装备，其感知能 力、运动控制能力、任务执行交互能力、学习进化能力均有望实现提升。

2.4 装备研发与制造：AI 赋能武器研制新模式

在军工科研和工业制造领域引入 AI，将有助于加速武器装备的研发速度。当前武器装备 尤其是先进武器装备的研发和生产都离不开软件的支持。有大模型技术作为支撑，可以 显著提升各类软件的开发效率，可以从基础层面加速武器装备的研发速度。传统研发模 式下，武器装备软件研发需要专业程序员长时间协作完成。而引入 AI 技术后，大模型 技术具备代码自动生成能力，使得非计算机专业人员也能胜任一定研发工作，极大地缩 短了开发时间。此外，在武器装备生成过程中，大模型技术还可以通过生成机器人控制 代码，实现对武器装备生产过程的精准控制，降低人力成本，提升武器装备研发效率。

AI 在军工科研和工业制造领域已有部分成熟应用。小模型在工业制造环节的应用已非 常成熟，其作为判别类模型，凭借其在特定任务上的高效表现，早已成为工业制造环节 不可或缺的一部分。小模型在生产线监控、设备维护和质量检测等领域已经达到了较高 的成熟度。大模型在研发设计与运营管理中表现出色，大模型通过其强大的泛化能力和 对大量数据的学习，能够提供更为精准和全面的解决方案。例如，波音公司利用大模型 进行供应链风险预测，确保了复杂航空项目的高效管理。大模型在研发设计阶段效果显 著，为工业场景的图纸研发提供了巨大的帮助。（“大模型指挥、小模型执行”的协作方式 可将双方优势进行互补。

在装备制造和研发中，工业软件和数字孪生都起到举足轻重的作用，同时也是结合 AI 很 好的载体： 1、工业软件：是科研设计和工业制造不可或缺的支柱，其通过先进的算法和数据处理能 力，尤其在高端装备设计、制造和运维管理过程中起到了优化流程、提高效率、降低成 本等作用。工业软件中尤其是 CAD、CAE 和 EDA，其本身即为集数学、物理、计算机和 工程经验的软件，对专业知识的深度和广度要求极高，是很好的和 AI 相融合的方向。目 前，国内外厂商都已积极布局 AI 领域。如，美国的 CAE 软件公司 ANSYS，已推出支持 云计算的生成式人工智能平台 Sim AI，其可以做到以 10-100 倍的速度快速测试设计方 案。

2、数字孪生：数字孪生可以反应装备的全生命周期过程。数字孪生是充分利用物理模 型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程， 在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一 种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系 统。数字孪生在众多领域中都有应用，尤其是在智能制造领域。

数字孪生可以大幅提升研发和生产效率，预计至 2025 年国内市场规模将达 375 亿元。 波音 777 客机的整个研发过程没有使用过任何的图纸模型，所涉及的 300 多万个零部件 完全依靠数字孪生技术进行模拟、实验。根据光明网，该技术帮助波音公司减少了 50% 的返工量，有效缩短了 40%的研发周期。根据艾瑞咨询，国内 2022 年市场规模已达 104 亿元，预计至 2025 年可达 375 亿元。

2.5 仿真演训：AI 带来极致高性能和低成本

军事仿真是现代为现代化战争的“超前智能较量”，也被视为“军队和经费效率的倍增器” 和影响国家安全及繁荣的关键技术之一。军事仿真系统成为研究未来战争、设计未来装 备、支撑战法评估、训法创新和装备建设的有效手段。军事仿真技术可以减少装备研发 成本，1930 年左右美国陆、海军航空队就使用了林克式仪表飞行模拟训练器。当时其经 济效益相当于每年节约 1.3 亿美元，而且少牺牲 524 名飞行员。在 20 世纪 80 年代，对 于导弹研制，由于采用仿真就有了减少飞行试验数 30%～40%、节约研制经费 10%～ 40%和缩短周期 30%～40%的效果，极大地减少了装备研发成本。

军事仿真贯穿于武器装备的体系规划、发展论证、工程研制、试验鉴定与评估、作战使 用研究、综合保障直至报废的全生命周期。

全球军事仿真市场规模持续增长，2027 年市场总额预计将达 1216 亿美元。随着军事 仿真的重要性与日俱增，军事仿真市场将快速增长。根据简氏防务《全球建模与仿真的 市场预测报告》，仿真军事训练系统全球市场预计 2027 年将达到 1216 亿美元，2017- 2027 年 CAGR 达到 25.05%。其中北美预计为最大市场，在 2016-2025 年期间将占据全 球 36.10%的市场份额，约 606 亿美元；亚太地区占比 25.30%，约 426 亿美元。

中国军事仿真行业正处于快速发展阶段，市场规模将超过 200 亿元。我军的军事仿真研 究发展起步比欧美等发达国家晚，发展初期我国不仅缺乏高水平的仿真技术开发人员、 仿真产品研制人员、复杂仿真系统设计集成人员，同时也缺少高水平的市场推广人员和 业务管理人员。近年来，随着我国军事仿真技术的发展，相关需求逐年增加。军事仿真 软件应用作为中国国防信息化进程的关键环节之一，未来提升空间巨大。根据智研咨询 数据，2020 年国内军用仿真 软件）市场规模为 118.52 亿元，同比+11.32%，到 2027 年行业市场规模将超过 200 亿元。 我国军事仿真领域没有特定的军工集团负责，因此给民营企业提供很大的发展空间。 如华如科技，其做到了从作战实验、模拟训练、装备论证研制、试验鉴定到综合保障各 应用领域横向全覆盖，推出的新一代 XSim®军事智能体系，已实现“军事仿真”到 “军事智能”的战略迈进。

3. “AI+军工”产业链：具备核心卡位的中下游环节更具爆 发力

3.1 “AI+军工”产业链全图景

国防军工是人工智能应用的重要领域，也是战略领域，人工智能给国防领域带来的变革 将助力在未来战争中夺取制智权，最终赢得战争。人工智能在军事领域的尚处于起步阶 段，其技术影响路径是多元、广泛、融合的。但究其本质，离不开算法模型在数据的反 哺下性能不断提升和进化，最终产生质变，在目标识别、运动控制、自然语言处理、群 体协同等方面引发质变，继而向武器装备、战场决策、作战理论层面传导，逐步提高国 防智能化水平，军事人工智能运行的原理与民用领域相似，离不开数据、算法模型、算 力、应用四大要素，军用人工智能产业链亦可分为上游基础层、中游平台技术层、下游 应用层三大层级。

上游先收益，中游技术颠覆性强，下游应用空间大。上游芯片环节提供算力、数据等基 础，中游算法、模型、云计算等提供支撑，催生出智能装备、智能指挥决策、智能情报 分析、无人装备等下游应用，其中中游算法与模型环节最具颠覆性与革命性，且存在技 术爆炸引发连锁反应的潜力。

3.2 中游可对标 Palantir：寻找拥有数据及算法、应用场景经验的卡位企业

中游算法、数据分析等环节，极易产生颠覆性技术，并且在 AI 领域的颠覆性技术具备链 式反应的特征，推动其他领域技术发展带来突破。Deepseek、ChatGPT 等企业在大模型 领域带来的突破，均是发生在中游环节的技术革命，而机器人、自动驾驶等下游应用随 之开启。 在国防军工领域，数据与相关战场经验是稀缺资源。人工智能大模型的研发、迭代、落 地，离不开海量数据的支撑，如 GPT4 有着 1.8 万亿参数，需要 13 万亿 token 的训练数 据，是否掌握足够的数据是企业发展的关键要素之一。而在国防军工领域，数据的稀缺 性尤为突出，不仅因为国防产业是高度保密的战略产业，实际战场也充满了对抗、欺骗 和谋略，战场环境瞬息万变，难以预料更难以复现，这为获得高价值量的数据来源带来 了极大挑战。陈羽等人在《战场算法：智能化战争的制胜利器》提到，一个目标识别算 法至少需要 100 万个样本数据支撑，一个辅助决策算法则需要高达 5000 万个以上样本 数据。由此可见，在国防军工领域具备数据资源的企业，占据核心竞争卡位。 数据在算法打造垂直应用，C4ISR 领域抢先落地。在指控系统、ISR 等领域拥有核心数 据库以及垂直算法、应用场景经验，这是 AI 与军工融合的数据基础，也是对标 Palantir 的业务。Palantir 的成长路径，以及俄乌战场的实践表明，情报分析是军用 AI 大规模落 地的首要场景，并且 Palantir 新推出的 AIP 系统，结合大模型、原有的 Foundry 等平台 资源，已开始推动 AI 在辅助决策领域的落地，进一步拓展人工智能在战场应用的边界。

一方面是国家队拥有大部分数据资源，核心看其拥抱 AI 技术的进展。另一方面仅仅有 极少数拥有数据、应用场景经验的民营企业，他们确实率先在拥抱 AI 技术。 我们重点关注： 1、科思科技：国内核心的指控系统、火控系统供应商。拥有非常大的数据库资源和对军 事的应用场景经验。根据投资者互动平台内容：公司已将 AI 技术深度融合于指挥控制系 统，构建了多源感知与实时决策的技术底座，为装备智能化升级注入持续动能。这在技 术和产品应用上与 Palantir 对标。 2、中科星图：数字地球领军企业，将大数据、云计算、人工智能与航天航空产业深度结 合，以 GEOVIS 数字地球基础软件系列产品，延伸出覆盖特种领域、航天测运控、智慧 政府、气象生态、企业能源、线上业务六大板块业务系列产品，形成“1+1+1+N”产品 布局。深度参与商业航天、低空经济、空天信息与人工智能融合等新质领域业务拓展。 2023 年公司主动推进空天信息与人工智能融合，研制并发布了星图地球智脑引擎 GEOVIS Earth Brain），该产品集成“空天·灵眸”基础大模型，以高性能计算、人工 智能等为核心技术手段，提升了数字地球技术的智能化水平，并持续推动生成式 AI 技术 应用，促进“感知智能”升级到“认知智能”。

3.3 下游“AI 军事应用”：重点看应用场景和订单

国防 AI 应用的下游非常广泛，几乎涵盖从情报分析、指挥决策、战损评估等围绕战争作 战的以软件应用为主的环节，以及无人装备、智能装备等最终以装备形态存在的硬件应 用环节，甚至包括装备生产制造、装备研发领域的 AI 技术赋能，以及军事仿真训练、后 勤保障等领域的应用等。 应用落地场景和订单是核心，无人装备、仿真演训有望加速落地。在无人装备领域，AI 的快速发展在目标识别、环境感知、无人体运动控制，自主决策等领域将带来质的提升， 人形机器人、智能汽车等行业的快速发展充分印证了 AI 在装备无人化、自主化领域的巨大潜力。Anduril 接手微软 220 亿美金的订单，以及获取 2.5 亿美军的无人机和电子战系 统订单，快速其推动器估值升至 280 亿美金，是这一逻辑的重要实例。 我们重点推荐无人装备方向，这是快速获得订单的领域，具体包括：无人机、无人船、 无人潜航器 UUV）、无人车、机器狗等等。一方面俄乌战争以来我国武器装备发展思路 已经走向无人化、智能化、低成本化，所以大量的无人装备正在研制定型或者批产，另 一方面 AI 应用的快速普及也在快速推动 AI 与各类无人装备的融合，各应用单位预计 会加快无人装备的研制与采购。

编辑：火腿肠